卡罗拉驾驶员行为分析数据集2023
数据来源：互联网公开数据
标签：驾驶员行为,模式识别,模拟驾驶,IMU传感器,Carla模拟器,驾驶分析,驾驶员分类
数据概述：
本数据集利用Carla模拟器平台收集，旨在对不同驾驶员的行为进行分类并提取驾驶模式。数据采集环境设计在Carla的“Town03”地图，车辆选择为“Seat Leon”。共有7名不同驾驶员在相同的路径上驾驶，每条路径包含5个转弯。数据集中的“class”列记录了驾驶员姓名（包括mehdi, apo, gonca, onder, berk, selin, hurcan）。数据来源包括6轴虚拟惯性测量单元（IMU传感器），涵盖3轴加速度计和3轴陀螺仪。
数据用途概述：
该数据集适用于驾驶员行为分析、驾驶模式识别、自动驾驶系统开发等多种场景。研究人员可利用此数据进行驾驶员分类和模式识别研究；汽车制造商可借助数据优化驾驶辅助系统；教育机构也可使用该数据集进行相关教学和研究。此外，数据集也适合用于娱乐和学术研究目的。
举例：
本数据集包含7名驾驶员在相同路径上的驾驶数据，每个驾驶员驾驶路径包括5个转弯。通过分析不同驾驶员的IMU传感器数据，可以识别和分类他们的驾驶行为模式。例如，数据集可以用于研究驾驶员的反应速度、转弯方式等特征，从而为自动驾驶技术提供参考。
